本发明公开了一种基于驾驶行为指标的不同长度隧道行车风险量化评价方法，包括：S1、对不同长度的隧道进行划分和细化分，得到若干个行车区间；S2、采集并计算每名驾驶人驾车通过不同长度隧道时的驾驶行为指标，并分析驾驶行为指标的变化趋势；S3、根据驾驶行为指标，构建基于因子分析法的隧道路段行车风险量化模型，输出基于多维行为指标的行车风险值；S4、基于多维行为指标的行车风险值，采用SOM神经网络对隧道路段行车风险行为进行科学聚类，并对行车区间风险等级进行划分。本发明结合因子分析和SOM神经网络算法，实现隧道行车区间风险属性及对应风险行为的科学聚类，研究结果为甄选隧道环境下的高风险区间提供了理论参考和方法指导。